高斯混合模型

高斯混合模型的终极理解

高斯混合模型GMM是一个非常基础并且应用很广的模型。对于它的透彻理解非常重要。网上的关于GMM的大多资料介绍都是大段公式，而且符号表述不太清楚，或者文笔非常生硬。
Orange先生·2020-07-07 18:07

背景减除算法之K-Nearest(KNN)和Mixture of Gaussians(MOG2)

Python版本：3.5.2，Opencv版本：3.2.0，网上安装教程很多，在此不再赘述MOG2算法，即高斯混合模型分离算法，是MOG的改进算法。
leaeason·2020-07-07 13:26

EM算法求高斯混合模型参数估计——Python实现

EM算法一般表述：当有部分数据缺失或者无法观察到时，EM算法提供了一个高效的迭代程序用来计算这些数据的最大似然估计。在每一步迭代分为两个步骤：期望（Expectation）步骤和最大化（Maximization）步骤，因此称为EM算法。假设全部数据Z是由可观测到的样本X={X1,X2，……,Xn}和不可观测到的样本Z={Z1,Z2，……,Zn}组成的，则Y=X∪Z。EM算法通过搜寻使全部数据的似然
chasdmong·2020-07-07 11:07

使用高斯混合模型建立更精确的聚类

介绍我很喜欢研究无监督学习问题。它们为监督学习问题提供了一个完全不同的挑战，用我拥有的数据进行实验的发挥空间要比监督学习大得多。毫无疑问，机器学习领域的大多数发展和突破都发生在无监督学习领域。无监督学习中最流行的技术之一就是聚类。这是一个我们通常在机器学习的早期学习的概念，它很容易理解。我相信你曾经遇到过，甚至参与过顾客细分、购物篮分析等项目。但问题是聚类有很多方面。它并不局限于我们之前学过的基本
磐创 AI·2020-07-07 07:02

DCASE 2013任务1(声学场景分类)参赛作品相关信息

（1）Chumetal[1]简介：这里开发了两种算法：第一种是基于隐马尔可夫模型（HMM）和高斯混合模型（GMM）。所使用的特征包括短时傅立叶变换，响度和光谱稀疏度。
客服小羊·2020-07-07 05:44

机器学习 - GMM参数估计的EM算法

1.高斯混合模型假设观测数据y1，y2，...，yN是由高斯混合模型生成的。P(y|θ)=∑k=1Kαkθ(y|θk
Robin__Chou·2020-07-07 00:21

详解高斯混合模型与EM算法

详解高斯混合模型与EM算法详解高斯混合模型与EM算法高斯混合模型单高斯模型(Gaussiansinglemodel,GSM）一维高斯分布多维高斯分布混合高斯模型（Gaussianmixturemodel
Avery123123·2020-07-06 20:50

【转】高斯混合模型（GMM）

来自http://www.cnblogs.com/mindpuzzle/archive/2013/04/24/3036447.html一、高斯模型简介首先介绍一下单高斯模型(GSM)和高斯混合模型(GMM
vincent2610·2020-07-06 18:12

opencv图像分割之GMM(高斯混合模型)方法

GMM简介不同于其它的机器学习模型，EM算法是一种非监督的学习算法，它的输入数据事先不需要进行标注。相反，该算法从给定的样本集中，能计算出高斯混和参数的最大似然估计。也能得到每个样本对应的标注值，类似于kmeans聚类（输入样本数据，输出样本数据的标注）。实际上，高斯混和模型GMM和kmeans都是EM算法的应用理部分请自行百度学习，本人不擅长相关函数api函数apibooltrainEM(Inp
年纪青青·2020-07-06 11:18

GMM图像分割

GMM即高斯混合模型，GMM加上贝叶斯就能对图像进行分割。
xiaoyaGrace·2020-07-06 08:05

声纹识别知识整理

关于声纹识别的算法及知识层出不穷，一文带你了解声纹识别：一、算法总览1.最早的GMM-UBMi-vector利用GMM高斯混合模型提取特征i-vector；克服训练数据不多的情况，引入UBM；将语音分为说话人空间和环境空间
James_Bobo·2020-07-06 04:35

opencv——GMM图像分割

GMM即高斯混合模型，GMM加上贝叶斯就能对图像进行分割。
张洪睿·2020-07-06 03:48

opencv3.1学习笔记(2)边缘检测算子

经公司前辈指点，针对我们的项目问题，可以用最基本的数字图像处理方法来解决，不管是在效率还是在精度上面都比什么高斯混合模型好，特别是在嵌入式平台，对时间要求非常苛刻。
NBingGee·2020-07-05 19:14

图像分割(二)：高斯混合模型(GMM)方法

基于高斯函数的算法，通过混合单个或多个高斯函数，计算对应像素中概率，哪个分类的概率最高的，则属于哪个类别图解：高斯分布与概率密度分布-PDF：GMM算法概述GMM方法跟K-Means相比较，属于软分类实现方法-期望最大化(E-M)停止条件-收敛，或规定的循环次数代码：#include#include#include#include#include#include#includeusingnames
good-destiny·2020-07-05 15:23

GMM算法应用实例介绍及参数详解

GMM，高斯混合模型，也可以简写为MOG。高斯模型就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，将一个事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。
ZhangX銮·2020-07-05 10:00

【OpenCV 4开发详解】分割图像——Grabcut图像分割

Grabcut算法是重要的图像分割算法，其使用高斯混合模型估计目标区域的背景和前
小白学视觉·2020-07-05 09:44

交互式前景提取GrabCut

GrabCutGrabCut算法的具体实施过程在图片中定义含有（一个或多个）物体的矩形框矩形框外的区域被自动认为是“确定背景”对于用户自定义的矩形区域，可用背景中的数据来区别矩形框区域内的前景和背景区域用高斯混合模型
duganlx·2020-07-05 07:59

Opencv之GMM(高斯混合模型)图像分割

intimageSeg_GMM(){stringimage_path="D:/vs2019Proj/ConsoleApplication1/timg.jpg";Matsrc_image=imread(image_path);if(src_image.empty()){coutcolorTab={{0,0,255},{0,255,0},{255,0,0},{255,255,0},{0,255,255
努力|奋斗·2020-07-05 06:48

李航《统计学习方法》学习笔记之——第九章：EM算法及其推广（高斯混合模型）

“李航《统计学习方法》学习笔记”系列教程以李航老师《统计学习方法》为基础，系列笔记内容主要包括我学习过程中对于书中算法原理的理解和重点知识的汇总。由于能力有限，不足支持请大家多多指正，大家有什么想法也非常欢迎留言评论！关于我的更多系列学习笔记，欢迎您关注“武汉AI算法研习”公众号！本文分三个部分“【针对朴素贝叶斯法的理解】”、“【朴素贝叶斯算法原理】”、“【文本分类上应用】”来进行展开，总共阅读时
书上猴爵·2020-07-05 06:59

GMVAE（GAUSSIAN MIXTURE VARIATIONAL AUTOENCODERS）高斯混合变分自编码器公式推导

GMM高斯混合模型：p(x)=∑zp(c)p(x∣c)=∑k=0K−1πkN(x∣μk,σk)\begin{aligned}p(x)=&\sum_{z}p(c)p(x|c)\\=&\sum_{k=0}^
风吹草地现牛羊的马·2020-07-05 00:27

［OpenCV_GrubCut］实现交互式图像分割提取前景--Python抠图

使用高斯混合模型（GMM）对前景和背景建模。根据输入，GMM会学习并创建新的像素分布。对
www.thutmose.cn·2020-07-04 22:12

斯坦福大学机器学习——因子分析（Factor analysis）

一、问题的提出在EM算法求解高斯混合模型一文中，我们的样本集，而样本的数量m远大于样本的维度n，因此，可以轻易的构造出高斯混合模型。
linkin1005·2020-07-04 21:56

使用opencv中基于高斯混合模型（GMM）的EM算法进行图像分割

环境Win10+VS2015+opencv3.4.xdemo源码：//图形分割voidsegment(Matimg){namedWindow("srcImg",0);imshow("srcImg",img);intwid=img.cols;inthig=img.rows;intdim=img.channels();intsampleCount=wid*hig;intclusterCount=3;/
ganwenbo2011·2020-07-04 16:12

使用scikit_learn里的高斯混合模型进行聚类

VBGMM(变分GMM，自动估计高斯分布的个数)再高版本scikit-learn0.23.1中，来自GMM对应的是GaussianMixtureVBGMM对应的是BayesianGaussianMixture高斯混合模型是一种概率模型
baoyan2015·2020-07-04 11:33

GMM高斯混合模型进行背景建模（Matlab）

参考：http://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/26278725http://www.ilovematlab.cn/thread-326760-1-1.html本来是自己的课堂作业，但是拖了这么长时间才写出来，并且中间参考了大量的blogs。其实，最好的reference应该是原作者的paper，可是我并没有找到。很多的blogs质量其实良莠
沙漠之狐MSFollower·2020-07-04 06:29

使用高斯混合模型（GMM）分割图像

使用C++、opencv中的高斯混合模型（GMM）进行图像分割关于GMM聚类的原理及过程可参考博客：https://blog.csdn.net/lin_limin/article/details/81048411
Lemon_jay·2020-07-04 06:52

OpenCV之图像分割(二) 高斯混合模型(GMM)方法 样本数据训练与预言&图像分割

基于高斯函数的算法，通过混合单个或多个高斯函数，计算对应像素中概率，哪个分类的概率最高的，则属于哪个类别图解：GMM算法概述GMM方法跟K-Means相比较，属于软分类实现方法-期望最大化(E-M)停止条件-收敛，或规定的循环次数代码：#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;usingna
黑夜奔跑·2020-07-04 04:22

EM算法及高斯混合模型（含Mathematica实现代码）

高斯混合模型JensensInequalityEM算法混合高斯模型的EM算法实现模式识别课程中已经学习了EM算法和高斯混合模型，但是听课的时候感觉十分茫然，课程中乃至的概率论等内容和数学中的内容有些脱节
pdcxs007·2020-07-02 14:24

matlab 局部特征检测与提取（问题与特征）

物体识别：SIFT特征；人脸识别：LBP特征；行人检测：HOG特征；0.常见手工设计的低级别特征manuallydesignedlow-levelfeatures语音：高斯混合模型和隐马尔可夫模型；Gaborfeaturesfor
Inside_Zhang·2020-07-02 07:34

概率pca(probabilistic pca)的理解

是未知参数，把看成隐变量，对降维的结果，就是要求出它在低维空间的隐变量，但是隐变量是随机变量，因此我们要求得已知时的期望，即，这个模型可以看成一种特殊的高斯混合模型
janehand·2020-07-02 05:48

聚类算法（四）、基于高斯混合分布 GMM 的聚类方法（补充阅读）

拓展阅读：1、基于高斯混合模型的层次聚类算法瞿俊（厦门大学，2006）提到计算高斯混合分布中每两个组成
denghe1122·2020-07-01 22:02

Opencv学习笔记（十）高斯混合模型

原创文章，转载请注明：http://blog.csdn.net/crzy_sparrow/article/details/7413019好吧，我承认这个题目有点噱头，其实本文要讲的一般的高斯混合模型，基于
crzy_sparrow·2020-07-01 21:18

漫谈Clustering：高斯混合模型(GMM)

上一次我们谈到了用k-means进行聚类的方法，这次我们来说一下另一个很流行的算法：GaussianMixtureModel(GMM)。事实上，GMM和k-means很像，不过GMM是学习出一些概率密度函数来（所以GMM除了用在clustering上之外，还经常被用于densityestimation），简单地说，k-means的结果是每个数据点被assign到其中某一个cluster了，而GMM
bitcarmanlee·2020-07-01 18:53

模式识别——EM算法

一般的，一个非标准的分布都可以使用多个高斯函数进行拟合，称为高斯混合模型【GMM】。  考虑未知的随机变量z\bm{z}z，其可能是隐藏的，或者未知的。
楠兮兮·2020-07-01 14:23

【机器学习】生成模型和判别模型

包括朴素贝叶斯，贝叶斯网络，高斯混合模型，隐马尔科夫模型等。判别方法由数据直接学习决策函数y=f(x)或者条件概率分布P(y|x)作为预测的模型。
五月槐花儿香·2020-06-30 17:01

EM算法 - 2 - EM算法在高斯混合模型学习中的应用

声明：1，本篇为个人对《2012.李航.统计学习方法.pdf》的学习总结，不得用作商用，欢迎转载，但请注明出处（即：本帖地址）。2，由于本人在学习初始时有很多数学知识都已忘记，所以为了弄懂其中的内容查阅了很多资料，所以里面应该会有引用其他帖子的小部分内容，如果原作者看到可以私信我，我会将您的帖子的地址付到下面。3，如果有内容错误或不准确欢迎大家指正。4，如果能帮到你，那真是太好了。在开始讲解之前，
血影雪梦·2020-06-30 03:31

基于高斯混合模型和卡尔曼滤波的多目标追踪方法（C++实现）

最近学习了一下多目标跟踪，看了看MathWorks的关于Motion-BasedMultipleObjectTracking的Documention。实现硬件条件：VS2015+opencv3.10opencv2.4.9需要修改几处，需要的可留下邮箱，小博立马回复下面贴出我的车辆追踪效果图吧，当然大家可以用来适用于别的场景了。其中红点代表车的质心，绿线代表轨迹和轮廓。官网链接：http://cn.
xiao__run·2020-06-30 00:08

【目标追踪】基于高斯混合学习的视频背景减法

基于高斯混合学习的视频背景减法（一）数学概念：1.1单高斯模型：1.2样本分布的参数估计：1.3高斯混合模型：（二）算法基础：2.1最大似然估计：2.1.1最大似然估计的基本过程：2.1.2最大似然估计的局限
Memory逆光·2020-06-29 14:08

机器学习实战笔记3——K-means聚类

任务安排1、机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、
绍少阿·2020-06-29 14:30

神经网络应用场景

传统语音识别的方法主要利用声学研究中的低层特征，利用高斯混合模型进行特征提取，并用隐马尔可夫模型进行序列转移状态建模，并据此识别语音所对应的文字。
时间之里·2020-06-29 12:39

K-means方法总结（附代码）

下一篇是高斯混合模型的方法总结。算法基本原理：k-means方法较为简单，原理也特别的清晰。随机选取k个点，并将作为第一轮迭代的中心点；计算每一组数
天王盖Error，宝塔镇Bug·2020-06-29 09:43

VAE(Variational Autoencoder)的通俗理解和理论推导

感性认识VAE(1.1什么是AE;1.2感性认识VAE;1.3WhyVAE)理论推导VAE(2.1高斯混合模型；2.2VAE的理论推导)VAE的缺点一.感性认识VAE1.1什么是AE(Auto-encode
根号九等于三·2020-06-29 04:33

高斯混合模型(GMM)和EM算法

在深度学习的路上，从头开始了解一下各项技术。本人是DL小白，连续记录我自己看的一些东西，大家可以互相交流。本文参考：http://www.ituring.com.cn/article/497545(GMM)https://blog.csdn.net/xmu_jupiter/article/details/50889023(GMM)http://www.cnblogs.com/wjy-lulu/p/
Dominic221·2020-06-28 20:24

EM及高斯混合模型

本文就高斯混合模型（GMM,GaussianMixtureModel）参数如何确立这个问题，详细讲解期望最大化（EM,ExpectationMaximization）算法的实施过程。
weixin_33725722·2020-06-28 04:27

使用EM算法估计GMM参数的原理及matlab实现

GMM的原理GMM，高斯混合模型，是一种聚类算法。1.GMM概念：-将k个高斯模型混合在一起，每个点出现的概率是几个高斯混合的结果。
vivian_ll·2020-06-27 11:32

聚类之高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）

k-means应该是原来级别的聚类方法了，这整理下一个使用后验概率准确评测其精度的方法—高斯混合模型。
蜗牛蜗牛慢慢爬·2020-06-27 09:22

背景建模之高斯混合模型

在运动目标检测提取中，背景目标对于目标的识别和跟踪至关重要。而建模正是背景目标提取的一个重要环节。前景是指在假设背景为静止的情况下，任何有意义的运动物体即为前景。运动物体检测的问题主要分为两类，摄像机固定和摄像机运动。对于摄像机运动的运动物体检测问题，比较著名的解决方案是光流法，通过求解偏微分方程求的图像序列的光流场，从而预测摄像机的运动状态。对于摄像机固定的情形，当然也可以用光流法，但是由于光流
zbxzc·2020-06-27 09:44

干货|（含实例） 一文详解模型选择准则之BIC和AIC

最近在撰写笔记【Sklearn源码学习笔记】(含官网样例解读)无监督学习之高斯混合模型的过程中，官方Sklearn源码中有用BIC来估计高斯混合模型不同协方差矩阵和分量数下的得分，遂将BIC和AIC相关知识进行总结记录
书上猴爵·2020-06-25 12:16

机器学习：非监督学习

singlelink）全连接层次聚类（completelink）组平均层次聚类（completelink）离差平方和法（ward'smethod）密度聚类(Density-basedclustering,DBSCAN)高斯混合模型聚类
阳阳yyx·2020-06-25 04:53

SVM与LR的异同

典型判别模型：KNN,感知机，DT,LR,SVM,最大熵，条件随机场，boosting等；典型生成模型：朴素贝叶斯，隐马尔可夫，高斯混合模型等SVM与LR在学术界和工业都广泛使用。
qq_28935065·2020-06-25 04:07
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